Design and Operation Optimization of an Integrated Solar-Powered Organic Rankine Cycle System With Energy Storage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Addressing the environmental and economic concerns related to energy use in buildings has prompted a global emphasis on energy sustainability by reducing dependence on fossil fuels and promoting cleaner alternatives. One such alternative for utilizing renewable sources is the organic Rankine cycle (ORC) system. In this paper, an integrated solar-powered organic Rankine cycle with battery energy storage (ORC-BES) system is proposed, and its performance is optimized with the objectives of reducing operational cost, capital cost, and carbon dioxide emission (CDE) for different building types and locations. The proposed system, which includes organic Rankine cycle, flat plate solar thermal collector (FPC), and battery energy storage, is configured in such a manner that the solar-powered ORC generates electricity for the building during daytime while the BES stores excess electricity for later use. A multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) is adopted to determine the optimal battery size and solar thermal collector size for the proposed ORC-BES system. Several different dry organic fluids are selected to evaluate the performance of the system. The building types under investigation in this paper include hospitals and large offices, which are the commercial reference building models developed by the Department of Energy (DOE). Several locations separated in different climate zones in the United States, including California, New Mexico, Texas, Florida, and Georgia are chosen as case studies to present the optimization results. Results show that the proposed optimization method can be effectively applied to the ORC-BES system to obtain an optimal design and operation, which reaches a trade-off between the economic, energy, and environmental performance of different buildings and locations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».